- 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标... 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标...
- @Author：Runsen Faster R-CNN 由于Fast R-CNN 过程中仍然存在一个瓶颈，即ROI Projection。众所周知，检测对象的第一步是在对象周围生成一组潜在的边界框。在 Fast R-CNN 中，ROI Projection是使用Selective Search创建的，发现一个非常缓慢的过程是整个对象检测过程的瓶颈。 选择性搜索是一... @Author：Runsen Faster R-CNN 由于Fast R-CNN 过程中仍然存在一个瓶颈，即ROI Projection。众所周知，检测对象的第一步是在对象周围生成一组潜在的边界框。在 Fast R-CNN 中，ROI Projection是使用Selective Search创建的，发现一个非常缓慢的过程是整个对象检测过程的瓶颈。 选择性搜索是一...
- @Author：Runsen 本文博客目标：了解自动编码器的基本知识 参考文献 https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html https://medium.com/@curiousily/credit-card-fraud-detection-using-autoencoders-in... @Author：Runsen 本文博客目标：了解自动编码器的基本知识 参考文献 https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html https://medium.com/@curiousily/credit-card-fraud-detection-using-autoencoders-in...
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- 系列内容深度学习CNN 文章目录 CNN网络架构图展示的卷积神经网络：卷积神经网络的层结构和全连接神经网络的层结构不同：卷积计算池化全连接 CNN网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。你可以构建各种不同的卷积神经网络，它的常用架构模式 INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M ... 系列内容深度学习CNN 文章目录 CNN网络架构图展示的卷积神经网络：卷积神经网络的层结构和全连接神经网络的层结构不同：卷积计算池化全连接 CNN网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。你可以构建各种不同的卷积神经网络，它的常用架构模式 INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M ...
- 原文:深度学习技术前沿 【CV中的Attention机制】基于SENet的改进-SKNet https://github.com/pppLang/SKNet/blob/master/sknet.py 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 caffe: 代码地址：https://github.com/impl... 原文:深度学习技术前沿 【CV中的Attention机制】基于SENet的改进-SKNet https://github.com/pppLang/SKNet/blob/master/sknet.py 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 caffe: 代码地址：https://github.com/impl...
- cnn中关于平均池化和最大池化的理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。一个典型的卷积神经网络结构图，其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。 &nb... cnn中关于平均池化和最大池化的理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。一个典型的卷积神经网络结构图，其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。 &nb...
- 原文地址： RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wildarxiv.org 源码地址： https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace 参考代码 https://github... 原文地址： RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wildarxiv.org 源码地址： https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace 参考代码 https://github...
- 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ... 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ...
- darknet：网络挺快，但是权重比较大，占用内存比较多 darknet53 512 p100 gpu 15ms ShuffleNetV2 512 p100 gpu 15ms，但是权重比较小，占用内存小。 dla_34 p100 512 512 23ms 训练比较慢 if __n... darknet：网络挺快，但是权重比较大，占用内存比较多 darknet53 512 p100 gpu 15ms ShuffleNetV2 512 p100 gpu 15ms，但是权重比较小，占用内存小。 dla_34 p100 512 512 23ms 训练比较慢 if __n...
- 结果分布：左边是正样本，右边是负样本。 正负loss要均衡，负样本开始略站优势 左边是正样本，右边是负样本 正确姿势： 先调小学习率，再慢慢加大，因为负样本多，慢慢找正样本。 开始负样本可以在0.8-1之间，占比0.003以内，网络好的话后面就没有了。 先负样本收敛，再正样本收敛 学习率太大的表现： 正负样本两边... 结果分布：左边是正样本，右边是负样本。 正负loss要均衡，负样本开始略站优势 左边是正样本，右边是负样本 正确姿势： 先调小学习率，再慢慢加大，因为负样本多，慢慢找正样本。 开始负样本可以在0.8-1之间，占比0.003以内，网络好的话后面就没有了。 先负样本收敛，再正样本收敛 学习率太大的表现： 正负样本两边...
- https://www.maixj.net/ict/float16-32-64-19912 float16/32/64对神经网络计算的影响 神经网络的计算，或者说深度学习的计算，全都是浮点数。浮点数的类型分16/32/64（128位的不再考虑范围内，numpy和python最大只到float64），选择哪一种浮点数类型，对神经网络的计算有不同的影响。以下是... https://www.maixj.net/ict/float16-32-64-19912 float16/32/64对神经网络计算的影响 神经网络的计算，或者说深度学习的计算，全都是浮点数。浮点数的类型分16/32/64（128位的不再考虑范围内，numpy和python最大只到float64），选择哪一种浮点数类型，对神经网络的计算有不同的影响。以下是...
- opencv 调onnx https://github.com/Star-Clouds/CenterFace/blob/master/prj-python/centerface.py ncnn调，比如： https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn/tree/master/src opencv 调onnx https://github.com/Star-Clouds/CenterFace/blob/master/prj-python/centerface.py ncnn调，比如： https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn/tree/master/src
- 你的模型到底有多少参数，每秒的浮点运算到底有多少，这些你都知道吗？近日，GitHub 开源了一个小工具，它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。 其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常... 你的模型到底有多少参数，每秒的浮点运算到底有多少，这些你都知道吗？近日，GitHub 开源了一个小工具，它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。 其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常...
- KNN、MOG2和GMG 好像能判断物体移开，花屏效果不好,mouse也不能检测。 mog2: # coding:utf-8 import cv2 # 获取摄像头对象cap = cv2.VideoCapture(0)# 背景分割器对象mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True: ret, f... KNN、MOG2和GMG 好像能判断物体移开，花屏效果不好,mouse也不能检测。 mog2: # coding:utf-8 import cv2 # 获取摄像头对象cap = cv2.VideoCapture(0)# 背景分割器对象mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True: ret, f...
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